Seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies among healthy blood donors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The development of a potent immune response and antibodies against SARS-CoV-2 is important for attaining herd immunity. This serological response could be due to past infection or vaccines. Healthy blood donors could represent and provide information on the immune status of the general population. Hence, we estimated the global and regional prevalence of SARS-CoV-2 antibodies among healthy asymptomatic blood donors. Methods: We systematically searched PubMed, Scopus, and ProQuest for eligible articles published between December 1, 2019, and January 12, 2023, without language restrictions. After critical appraisal and quality assessment, a qualitative synthesis of the identified pertinent articles was performed. The random-effect model was used to estimate the pooled prevalence of SARS-CoV-2 antibodies. Funnel plots and Egger’s test were used to assess publication bias. Sensitivity analysis was performed, and heterogeneity was quantified using I2 statistics. Results: A total of 70 peer-reviewed articles were selected and included 2,453,937 blood donors. The global estimated pooled prevalence of SARS-CoV-2 antibodies among healthy blood donors was 10.9% (95% CI: 5.0 – 18.8%, n=68). A high seroprevalence of SARS-CoV-2 was observed in Asia (20.4%, 95% CI: 10.1 – 33.1%, n=24), followed by Africa (16.1%, 95% CI: 6.8 – 28.3%, n=7). The seroprevalence of SARS-CoV-2 in studies conducted before the introduction of the vaccine was 6.5% (95% CI: 4.9 – 8.3%, n=50), while that of studies conducted after the vaccine was 27.6% (95% CI: 12.4 – 46.2% n=18). High seroprevalence was observed in studies that measured antibodies against the S protein of the virus (16.2%, 95% CI: 11.4 – 21.8%, n=27), while it was 12.5% (95% CI: 5.3 – 22.1%, n=16) in those that measured antibodies against the N protein. A high seroprevalence of SARS-CoV-2 was observed in studies that only measured IgG antibodies (17.2%, 95% CI: 10.5 – 25.1%, n=33) and in studies that measured total antibodies to SARS-CoV-2 (6.2%, 95% CI: 0.7 – 16.5%, n=33). Conclusion: In view of all evidence, there is variation in the prevalence of SARS-CoV-2 antibodies among healthy blood donors globally. Noticeably, there is a regional difference that could depict differences in transmission and vaccination rates. Based on the results of our analysis, we recommend evidence-based booster vaccination strategies informed by seroprevalence trends and waning immunity and reinforcing seroprevalence surveillance for outbreak management. It is advisable to mitigate socioeconomic disparities through inclusive health policies coupled with adaptable public health measures given local seroprevalence rates. These will contribute to informed policy decisions to build community resilience during the post-PHEIC phase of the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».